基本原理:
简单理解,它就是预测图像和原始图像之间的差值。
首先我们知道,图像金字塔的实现,就是对原图像进行采样,获得低分辨率的新图像。接着对新图像继续采样,或者更低分辨率的下一张图像。依次不断迭代,进而最后得到一张最低分辨率的采样图像,依次往下,分辨率逐渐加大直到原图。
残差金字塔:
在进行图像金字塔采样时候,一般会先对原图像做一次高斯之类的滤波。然后获得新图像的width和height都为原图像的1/2。接着将新图像放大为原图像的相同size。原图像减去新图像的差值就得到当前的残差图像,依次迭代下去,便得到对应的残差金字塔。
注意:
注意,图像直方图的最小图没有对应的残差图,将最小图的width和height都放大一倍之后,和对应的残差图相加。接着继续往前面迭代,直到迭代完所有残差图像之后,变复原了原图像。